yolov5调用摄像头实时检测的时候怎么改变帧率

在使用 YOLOv5 进行实时检测时，可以通过修改代码中的参数来调整帧率。具体来说，可以在 `detect.py` 文件中的 `--source` 参数后面加上 `--fps` 参数，例如：

python detect.py --source 0 --weights yolov5s.pt --conf 0.4 --fps 30

其中，`--fps` 参数指定了帧率，这里设置为 30。你可以根据需要将其调整为其他值。需要注意的是，实际帧率可能受到计算机性能、摄像头分辨率等因素的影响。

相关问题

yolov5调用摄像头帧率低

YOLOv5调用摄像头时可能会出现帧率低的情况。这可能是由于软件同步的帧数较低或YOLO处理每帧图片的耗时较长导致的。实时视频可能会出现略微的卡顿，但检测的效果通常是不错的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【YOLOV5调用摄像头识别报错的解决方法】](https://blog.csdn.net/weixin_44355653/article/details/125766680)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [yolo-v5连接手机摄像头实时检测的步骤](https://blog.csdn.net/gongkeguo/article/details/121609311)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

yolov5调用摄像头检测代码

YOLOv5（You Only Look Once Version 5）是一个开源的深度学习物体检测模型，它通常用于实时视频或图片中的目标检测任务。在Python环境下，如果你想要使用YOLOv5通过摄像头进行实时检测，你可以使用`torch`, `openCV`等库配合YOLOv5的API。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用YOLOv5的轻量级版本`yolov5s`在Python中通过摄像头进行实时检测：

import torch
from PIL import Image
from detectron2.engine.defaults import DefaultPredictor

# 加载预训练的YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 使用默认摄像头，如果需要指定其他设备，可以传入设备ID

while True:
    ret, frame = cap.read()  # 读取一帧图像
    if not ret:
        break

    # 将BGR图像转为RGB并调整大小
    img = Image.fromarray(frame[:, :, ::-1])
    img = img.resize((640, 640), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

    # 检测
    results = model(img)
    
    # 显示检测结果
    for box in results.pandas().xyxy[0]:
        x1, y1, x2, y2 = [int(i) for i in box]
        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
        
    cv2.imshow("YOLOv5 Detection", frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF  # 等待按键，按q退出

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()